Máy Chủ MCP Tư Duy Diễn Viên-Phê Bình

Máy Chủ MCP Tư Duy “Diễn Viên-Phê Bình” làm gì?

Máy Chủ MCP Tư Duy Diễn Viên-Phê Bình là một công cụ phân tích hai góc nhìn dựa trên Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình (MCP). Nó cho phép các trợ lý AI và khách hàng thực hiện đánh giá hiệu suất toàn diện bằng cách luân phiên giữa vai trò “diễn viên” (người sáng tạo hoặc trình diễn) và “phê bình” (người phân tích hoặc đánh giá). Cách tiếp cận này mang lại các đánh giá cân bằng, kết hợp sự thấu hiểu đồng cảm với phân tích khách quan. Máy chủ hỗ trợ đánh giá sâu sắc, đa chiều và cung cấp phản hồi cùng đề xuất cải thiện có thể hành động. Bằng cách kết nối ý định và thực thi, nó nâng cao các quy trình phát triển, đặc biệt trong những tình huống cần tiêu chí cả chủ quan và khách quan như đánh giá sáng tạo, đánh giá hiệu suất và quy trình hoàn thiện lặp lại.

Danh sách các Prompt

• Prompt Góc Nhìn Diễn Viên: Hướng dẫn AI tự phản chiếu về ý định, lựa chọn sáng tạo, bối cảnh cảm xúc, thách thức gặp phải và tự đánh giá từ góc nhìn người sáng tạo.
• Prompt Góc Nhìn Phê Bình: Định hướng AI phân tích kỹ thuật thực hiện, đánh giá hiệu quả và tác động tới khán giả, cung cấp phân tích so sánh, phản hồi khách quan và đề xuất cải thiện.
• Prompt Theo Dõi Vòng: Giữ ngữ cảnh và luồng đối thoại diễn viên-phê bình bằng cách theo dõi vòng và vai trò.
• Prompt Đánh Giá Đa Chiều: Đảm bảo đánh giá bao quát cả yếu tố chủ quan (đồng cảm/tầm nhìn) và khách quan (thực thi/tác động).

Danh sách Tài nguyên

• Hướng Dẫn Vai Trò: Cung cấp hướng dẫn cấu trúc cho cả vai diễn viên và phê bình để chuẩn hóa quá trình đánh giá.
• Tài liệu Thông Số: Chi tiết các đầu vào cần thiết như nội dung, vai trò, nextRoundNeeded, thoughtNumber, và totalThoughts để tương tác nhất quán.
• Trình Diễn Minh Họa: Bao gồm ví dụ minh họa (có và không có tư duy diễn viên-phê bình) giúp người dùng hiểu quy trình đánh giá.
• Đề Xuất Cải Thiện: Cung cấp nguồn phản hồi có thể hành động dựa trên phân tích hai góc nhìn.

Danh sách Công cụ

• Công Cụ Phân Tích: Luân phiên giữa góc nhìn diễn viên và phê bình để tạo báo cáo đánh giá toàn diện (dựa trên các tham số yêu cầu như nội dung, vai trò, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts).

Các trường hợp sử dụng Máy Chủ MCP này

• Đánh Giá Biểu Diễn Nghệ Thuật: Đưa ra đánh giá hai góc nhìn cho các tác phẩm sáng tạo, kết hợp ý định người sáng tạo và phản hồi phê bình để nâng cao chất lượng nghệ thuật.
• Phân Tích Khoảng Cách: Xác định sự khác biệt giữa ý định và thực thi, giúp nhà phát triển hoặc người sáng tạo hoàn thiện quy trình.
• Phản Hồi Xây Dựng: Đưa ra các đề xuất cải thiện cân bằng giữa tầm nhìn sáng tạo và yêu cầu kỹ thuật.
• Xem Xét Tình Huống Phức Tạp: Hiệu quả khi xem xét các kịch bản cần cả sự đồng cảm (diễn viên) và khách quan (phê bình), như phát triển sản phẩm hoặc kiểm tra trải nghiệm người dùng.
• Đánh Giá Hiệu Suất: Hỗ trợ tự phản chiếu và đánh giá từ bên ngoài, hữu ích cho đánh giá hiệu suất cá nhân hoặc nhóm.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js và npm đã được cài đặt trên hệ thống của bạn.
2. Mở tệp cấu hình Windsurf.
3. Thêm Máy Chủ MCP Tư Duy Diễn Viên-Phê Bình vào mục mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "actor-critic-thinking": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
       }
     }
   }
   

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra máy chủ đã chạy bằng giao diện hoặc nhật ký của Windsurf.

Claude

1. Cài đặt Node.js và npm nếu chưa có.
2. Tìm tệp cấu hình của Claude.
3. Thêm phần sau vào khóa mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "actor-critic-thinking": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
       }
     }
   }
   

4. Lưu tệp và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận máy chủ đang hoạt động qua bảng điều khiển nền tảng.

Cursor

1. Cài đặt các yêu cầu (Node.js và npm).
2. Chỉnh sửa tệp cấu hình của Cursor.
3. Thêm cấu hình Máy Chủ MCP Tư Duy Diễn Viên-Phê Bình:

   {
     "mcpServers": {
       "actor-critic-thinking": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
       }
     }
   }
   

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra trạng thái máy chủ trong giao diện Cursor.

Cline

1. Đảm bảo Node.js và npm đã được cài đặt.
2. Mở tệp cấu hình của Cline.
3. Thêm cấu hình MCP server sau:

   {
     "mcpServers": {
       "actor-critic-thinking": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
       }
     }
   }
   

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Xác thực cài đặt qua giao diện hoặc nhật ký của Cline.

Bảo mật khóa API

• Lưu các khóa API nhạy cảm trong biến môi trường.
• Tham chiếu chúng trong cấu hình của bạn như sau:

  {
    "mcpServers": {
      "actor-critic-thinking": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"],
        "env": {
          "API_KEY": "${API_KEY}"
        },
        "inputs": {
          "apiKey": "${API_KEY}"
        }
      }
    }
  }
  

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

{
  "actor-critic-thinking": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, agent AI đã có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ đổi “actor-critic-thinking” thành tên thật của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của riêng bạn.

Tổng quan

Dựa trên bảng tổng hợp, máy chủ MCP này cung cấp tài liệu rõ ràng, prompt cụ thể và hướng dẫn thiết lập chi tiết. Tuy nhiên, thông tin về sampling và roots chưa có, bộ công cụ còn khá tập trung. Repository hoạt động tốt và cấu trúc hợp lý, nhưng phạm vi ứng dụng còn chuyên biệt. Tổng thể, tôi đánh giá máy chủ MCP này 7/10 về khả năng sử dụng, độ rõ ràng và tính trực diện, dù khả năng mở rộng rộng hơn chưa thể hiện từ repo.

Chấm điểm MCP